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崔燕珠
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猫眼影戏记者 夏海霞 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
编辑｜冷猫
刚刚 ， 平台（原 Twitter 平台）宣布了全新的开源新闻：已将全新的推荐算法开源 ，该算法由与 xAI 的 Grok 模子相同的 Transformer 架构驱动 。
该模子展望用户行为（点赞、回复、转发等）来对帖子举行排序 ，泛起在 For You 一栏中 。
众所周知 ，推荐算法是社交媒体平台的生命线 ，险些已经成为了媒体平台获取用户留存 ，扩大营销收益的焦点 。在一周多前 ，马斯克在 平台发推声明「将在 7 天后开源平台推荐算法」的时间险些令人难以置信 。
而马斯克确实说到做到 ，虽然比声称的 7 天内略晚 ，但推荐算法简直已经完全开源 。希望之后能够恒久遵照每 4 周重复更新的允许 。
在开源信息宣布后 ，马斯克体现：「我们知道这个算法很鸠拙 ，需要大宗的刷新 ，但至少你可以看到我们在实时和透明的情形下起劲让它变得更好 。没有其他社交媒体公司这样做 。」
不过 ，马斯克选择开源 平台推荐算法可能尚有缘故原由 。
据路透社报道 ，2025 年 7 月 ，巴黎审查官视察了该社交媒体平台 ，嫌疑其保存算法私见和诓骗性数据提取 ，马斯克将其称为「政治念头的刑事视察」 ，威胁到其用户的言论自由 。
12 月 ，欧盟对 处以 1.2 亿欧元？ ，羁系机构体现该公司违反了该地区数字效劳法案下的透明度义务 。？钣氲摹咐 V」订阅、广告库缺乏透明度以及未能向研究职员提供平台公共数据有关 。
既然已经开源 ，那我们来看一下 平台究竟果真了些啥？
Github 开源链接：https://github.com/xai-org/x-algorithm
这份代码客栈包括了平台「For You」信息流背后的焦点推荐系统 。
它将站内关系内容（来自你已关注账号的内容）与站外发明内容（通过基于机械学习的召回机制发明的内容）举行融合 ，并使用基于 Grok 的 Transformer 模子对所有内容举行统一排序 。
随后就是一长串的系统架构：
推荐算法系统架构
新系统彻底扬弃了古板的手工规则 ，并大幅镌汰启发式要领 ，接纳完全的神经网络方法 。
整个推荐历程的焦点险些所有交给了这个基于 Grok 的 Transformer 模子：它通过明确你的历史互动行为（好比点赞、回复、转发等） ，来判断哪些内容与你最相关 。
整个系统的焦点是称为 Thunder 和 Phoenix 的组件 。「For You」信息流算法会从两个泉源中召回、排序并过滤内容：
站内关系内容（In-Network ，Thunder）：来自你已关注账号的帖子站外发明内容（Out-of-Network ，Phoenix Retrieval）：从全局内容池中通过模子发明的帖子
来自这两个泉源的内容会被合并在一起 ，并统一交由Phoenix举行排序 。Phoenix 是一个基于 Grok 的 Transformer 模子 ，它会为每一条帖子展望差别形式的互动概率 。最终排序分数 ，是这些展望互动概率的加权组合 。
Thunder 组件
这是一个基于内存的帖子存储与实时数据摄取系统 ，用于跟踪全体用户的最新发帖情形 ，主要功效包括：
从 Kafka 中消耗帖子建设 / 删除事务为每个用户划分维护原帖、回复 / 转发、以及视频帖的存储向请求用户提供其关注账号的「站内关系内容（in-network）」候选帖自动整理凌驾保存限期的旧帖子支持亚毫秒级盘问 ，无需会见外部数据库即可获取站内关系内容
Thunder 的作用 ，是让系统能够极高速地获取「你关注的人最近发了什么」 。
Phoenix 组件
这是推荐系统中的机械学习焦点组件 ，主要包括两个功效？椋
召回（Two-Tower 双塔模子） ，用于发明相关的站外内容（out-of-network）：
用户塔（User Tower）：将用户特征和历史互动行为编码为向量体现候选内容塔（Candidate Tower）：将所有帖子编码为向量体现相似度检索：通过向量点积相似度 ，召回最相关的 Top-K 帖子
排序（带候选隔离的 Transformer） ，用于展望每条候选内容的互动概率：
以用户上下文（历史互动）和候选帖子作为输入使用特殊的注重力掩码机制 ，确保候选帖子之间不可相互看到相互输出差别互动行为的概率展望（点赞、回复、转发、点击等）
基于 Phoenix 的 transformer 模子展望多种加入类型的概率：
Predictions:├── P(favorite)├── P(reply)├── P(repost)├── P(quote)├── P(click)├── P(profile_click)├── P(video_view)├── P(photo_expand)├── P(share)├── P(dwell)├── P(follow_author)├── P(not_interested)├── P(block_author)├── P(mute_author)└── P(report)
加权评分器将这些因素综合成一个最终得分：
FinalScore= Σ (weight_i × P(action_i))
流量密码
这个得分就是影响推文推荐水平的量化数据 。简朴剖析 ， 平台的推荐逻辑越发关注评估内容与用户的关系质量 。
在新的「For You」机制下 ，每一条帖子都会被自力评估 ，排序不再主要依赖点赞数目 ，而是基于系统对深度互动行为的展望与反响 ，包括引用谈论、私信分享、复制链接、小我私家主页点击与关注 ，以及停留时长 。相反 ，「不感兴趣」、静音、拉黑、举报等负面行为会直接被付与负权重 ，显著压低内容分发 。
别的 ，情绪化问题、短期刺激型内容的收益正在下降 。算法不但关注互动峰值 ，也会捕获后续的负反响 ，从而处分低质量、不可一连的互动模式 。
同时 ，宣布频率越高并不即是笼罩面越广 。系统会对统一作者在统一信息流中的多条内容举行递减加权 ，刷屏式宣布反而更容易被压制 。更有用的战略 ，是降低频率、提高单条内容的自力价值 。
在分发机制上 ，关注关系的主要性进一步上升 。来自关注者网络的内容坚持满权重 ，而推送给非关注用户的内容则会被系统性折扣 ，降低「纯病毒式撒播」的乐成概率 。
总体来看 ， 的推荐系统正在明确优化恒久关系和内容质量 ，而不是短期热度 。谁能建设稳固、正向的互动关系 ，谁才华获得更可一连的曝光 。
规则已经明确地展现在所有人眼前 ，从中每小我私家都可以掘客自己的流量密码 。
或许各人可以去关注一下我们机械之心的 ？
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难题与希望相伴 ，挑战与机缘并存 。～年 ，在公司内部 ，多年来的高增添爆发和积累了许多问题和矛盾 。我们急需解决这些问题和矛盾 。在公司外部 ，低价无序的市场竞争将会越发强烈 ，电力采购集约化程序加速将会影响市场名堂 ，市场需求多样化需要更多品种、更多规格产品的支持 。业内大企业大竞争时势已经形成 。要实现公司做专做强 ，我们任重道远 。
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我们投资近亿元的新医院已经完工并获得了全县人民的认可 ，今年凭证医疗卫生体制刷新整体安排 ，二级公立医院也将举行刷新 ，这就要求我们要准确明确和熟悉这次公立医院刷新的目的、意义 ，它不是纯粹的职员核岗定编 ，而是一个有机的整体 ，它涵盖了整个医疗历程 ，以是随着医疗机构的身份治理向岗位治理转变 ，已有的内部治理体制已经不可知足新形势下医院自身生长的需要 ，因此 ，医院要战胜自满情绪 ，认真研究生长形势 ，实时发明医院现行治理体制爆发的种种问题和矛盾 ，要一直深化内部运行机制刷新 ，建设完善医院内部各项制度 ，抓好岗位治理 ，岗位是医院的细胞 ，岗位治理是医院最基础和最焦点的治理 ，一定要引起我们治理职员的重视 。卫生系统知识分子多 ，专业手艺职员多 ，县医院又是全县医疗单位人才济济的地方 ，这就要求我们的治理者也要转变治理模式 ，坚持治理之道应以人为本的理念 ，要对这些职员以激励为主 ，多表扬少品评 ，多激励少指责 。一是对内要多激励 。激励是一个调动起劲性的历程 ，使人爆发内在的动力 ，朝着所期望的目的前进 ，这是激励的“正强化” 。所谓激励不但单是要搞好物质奖励 ，主要的是做好精神奖励 ，要轰轰烈烈的表扬哪些作出效果的医务事情者 ，要使全院宽大职工中赶有目的、学有模范 ，要营造爱医院、比贡献;爱岗位、比手艺;爱病人 ，比效劳的一种起劲向上的优异气氛 。二是要敢于处分 。这是激励的“负强化” 。“惩恶扬善”运用的好 ，就会起到“弃恶从善”正效应作用 。但处分时一定要让各人明确 ，处分不是为了整人、罚人 ，而是作为激励的一种强硬手段 ，通过惩办过失来弘扬准确的工具 ，申饬各人不要做违纪事 ，同时要考究处分的要领 ，要掌握力度 ，既要救人又要教人 ，既要警示又要激励 ，使各人感应公正公正 。要通过激励手段充分调动全院职工的主观能动性 ，周全提升治理水平和事情效能 ，增进医院整体事情的快速生长 。
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责编：谢思琴
审核：谭梅
责编：林广
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